改进的有向传感器网络多中心部署算法*

针对单个节点非均匀有向传感器网络部署的局限,提出了多中心的节点部署算法PFMCA(Potential Field based Multi-Center Algorithm)。在部署中心概念及移动策略的基础上,能够保证多个监测中心的覆盖质量,同时实现对其余区域的均衡且尽可能高效的覆盖。仿真实验表明,本文提出的算法实现了对多个重点监测区域的高覆盖质量,且在多中心点间的区域具有更好的覆盖均衡性。     

有向传感器网络中热释电红外传感器节点部署及仿真研究

针对有向传感器网络（Directional Sensor Networks, DSNs）探测区域中PIR（Pyroelectric Infrared Sensor）传感器节点部署问题,设计了4种基于几何形状的节点部署方案,计算了各部署方案的节点密度。基于修改后的TIS测试编写仿真算法,在Matlab平台上对各节点部署方案进行了仿真实验,统计不同部署方案下的目标检测率,并对实验数据进行分析。结果表明,设计的4种部署方案的目标检测率均高于随机部署约10%;等腰三角形部署方案适用于节点数目充足的情况,能实现探测区域全覆盖,目标检测率可达80%以上;正方形部署方案适用于节点数目有限的情况,能实现探测区域大部分覆盖,目标检测率可达75%以上。     

随机分布下有向传感器网络强部署策略

针对网络部署要求,指出当前存在的有向传感器网络部署方案存在覆盖过高估计问题,提出有向传感器网络强部署方案,并在此基础上进行理论分析,计算出达到部署质量所需要的节点个数.仿真结果表明,在随机部署条件下,实验所得到的实际部署质量与所要求的部署质量单重覆盖的最大误差为0.0087.这说明采用强部署方案分析推导出的部署节点个数与部署质量之间的关系与实验结果相吻合.该结果可以广泛应用于有向传感器网络规划、节点调度等领域中.     

传感器网络中一种非均匀的节点部署算法

传感器节点将收集到的数据传输到簇头,簇头将数据包聚合后再发送到基站。远离基站的簇头,因发送数据的能耗太高而提早死亡。为此,在研究了传感器网络中节点的能耗后,提出一种非均匀的节点部署算法,得出了一个部署传感器节点的密度函数,在远离基站的区域部署较多的节点。仿真实验表明,非均匀的节点部署算法能有效延长网络的生命周期。     

无线传感器网络的节点部署方法的研究进展

无线传感器网络正成为全球关注的热点领域,节点部署是无线传感器网络工作的基础,它直接关系到网络监测信息的准确性、完整性和时效性,但目前对这一方面的研究还比较少,研究工作远落后于其它方面.对节点部署的相关问题进行了阐述.在分类与比较的基础上系统的综述了近几年来节点部署方法的研究进展,讨论了目前存在的问题和需要进一步研究的方向,旨在对以后的研究提供参考.     

异构传感器网络节点部署算法

传感器节点的部署方式有确定性的和自组织两种。研究了由高级节点和普通节点组成的异构传感器网络的节点部署问题。给出一种满足连通覆盖条件的最大化网络寿命模型,通过分析节点的能量消耗,计算出了最大化网络寿命时两种节点的部署比例,提出了最大化网络寿命的节点部署算法。     

传感器网络中基于能耗均衡的节点优化部署

在研究无线传感器的问题中,降低网络能量消耗、延长网络寿命是无线传感器网络设计的重要目标,设计中为降低能耗,分簇是实现目标的主要方法。当簇头以单跳通信的方式将数据传输至基站时,远离基站的簇头因传送数据能耗太高而很快死亡。针对矩形监测区域的传感器网络,给出了基于能耗均衡的最大化网络寿命模型,提出了一种非均匀的节点部署算法。通过分析节点的能耗计算出了每层的宽度,并定量规划了每层中需要部署的节点数目。仿真实验表明,非均匀的节点部署算法能有效延长网络的寿命。     

一种节点混合运动的有向传感器网络强栅栏构建方法

有向传感器网络栅栏覆盖在入侵检测方面发挥着重要作用,现有的有向传感器网络栅栏构建方法存在节点利用率不高、栅栏构建率低等问题。本文设计了一种节点混合运动的有向传感器网络强栅栏构建方法,构建时先将节点沿着部署线进行部署,完成初始子栅栏节点和冗余节点的归类,随后对间隙处节点进行旋转以拼接子栅栏,无法拼接的间隙需要建模以寻找栅栏间隙待修复位置,使用Hungarian算法对冗余节点的派遣方式进行优化,以更低能耗使冗余节点移动到待修复位置,完成最终的构建工作。仿真实验表明,该方法对于增加节点利用率,提高栅栏构建率具有较好的性能。     

铁路沿线线型无线传感器网络节点部署策略

针对铁路沿线线型无线传感器网络的"能量空洞"现象,提出一种能耗均衡的非均匀部署优化策略.采用等腰三角形分区覆盖部署方式,根据网络规模和能量消耗模型求出分簇距离和簇内节点密度,对网络均匀分区并部署不同密度的传感器节点,同时对节点设置休眠/唤醒机制;通过与均匀部署策略和非均匀部署策略性能的分析对比,仿真结果表明,能耗均衡的非均匀部署优化策略有更高的网络能量利用率,可以有效延长网络生命周期并具有良好扩展性.     

无线传感器网络节点部署研究进展

无线传感器网络的部署方式影响传感器网络的覆盖质量、网络拓扑结构、网络的连通性和网络的生存时间等性能。从静态和动态两种方式对节点的部署进行研究。阐述相关节点部署技术,并对节点部署中存在的问题进行分析和评述,指出今后的研究方向。     

有向传感器网络最大覆盖调度算法

与传统的全向传感器不同,有向传感器可以切换到不同的方向,并且每个方向覆盖有限角度的感应范围.针对有向传感器网络的区域覆盖问题,研究了“最大有向区域覆盖”MDAC(maximum directional area coverage)问题,期望通过调度传感器的工作方向,最大化覆盖区域面积.首先给出了MDAC 的问题定义,使用整数线性规划描述MDAC 问题,并且证明其是NP 完全的.然后提出一种分布式贪心算法DGreedy(distributed greedy algorithm)解决MDAC 问题.在此基础上,通过计算可能的覆盖贡献比例来反映网络拓扑信息.还提出了一种增强的算法PGreedy(distributed probability-enhanced greedy algorithm)使覆盖区域更大.证明了所提算法的收敛性,并通过详细的模拟实验验证了其有效性.     

一种新的有向传感器网络覆盖增强算法

针对现有有向传感器网络覆盖增强方法算法较复杂及覆盖率不够高等问题,提出了一种新的有向传感器网络覆盖增强算法。每次取一重覆盖区域面积最大的传感器节点及其传感方向,使得整个网络的一重覆盖区域较多,重叠区较少,可提高网络的覆盖率;同时考虑了冗余节点休眠的情况,当网络中有节点失效时,将其周围的休眠节点激活,并重新部署失效节点周围的节点,以此保证网络有较长的寿命和较好的覆盖效果。对比实验表明,与现有算法相比,本算法原理简单,且在相同节点数目和传感半径情况下,覆盖率分别提高了20%和15%左右。     

有向传感器网络覆盖控制算法

覆盖控制是传感器网络的基本问题之一,基于全向感知模型的覆盖控制的研究已经积累了丰富的成果.近年来,得益于图像/视频、红外、超声波等传感器的引入,有向传感器网络覆盖控制问题得到广泛关注并发展成为研究热点.从有向感知模型及其特点入手,综述了该领域国内外的研究进展,着重分类讨论有向传感器网络覆盖控制的基本理论和算法.最后提出当前亟待解决的问题,并对其未来的发展趋势进行展望.     

无线传感器网络中传感器节点的布置

在无线传感器网络中，传感器节点收集本地数据，通常通过其它节点将数据转发给基站，因而离基站越近的节点，消耗的能量越多．如果采用通常的方法，即均匀布置传感器节点，则基站附近的节点将很快消耗完能量，基站也就无法收集数据．本文通过研究无线传感器网络中的能量消耗，得到了一个布置传感器节点的密度函数，按此函数布置传感器节点可以有效地延长系统的生命期．理论分析和模拟结果表明，本文的布置方案将系统生命期提高到均匀布置方案的3R/2t倍，这里t为传感器节点的通信距离，R为传感器节点的分布区域半径．     

有向移动异构传感网分布式部署策略

针对移动异构有向传感网的覆盖增强问题,提出了一种基于虚拟全向感知圆的节点分布式部署策略DDS（Distrib?uted Deployment Strategy）。DDS采用等面积虚拟全向感知圆替代有向节点感知扇形,根据不同感知圆之间的位置与半径大小关系为每个有向节点合理构建区域覆盖子区间,最后由该子区间多边形的形心确定节点的候选位置坐标。同时,DDS策略充分利用有向节点的旋转特性,计算节点视角方向使其面向检测区域外侧。节点通过视角调整和合理移动,不断提高网络覆盖率。仿真结果表明,DDS在提高网络覆盖率,增强节点分布均衡性方面具有明显的优势。     

基于Delaunay三角剖分的有向传感器网络覆盖增强算法*

针对视频传感器网络的区域覆盖问题,提出一种基于Delaunay三角剖分思想的几何算法,选取围绕传感器的具有最大面积的Delaunay三角形重心作为决策方向。在此基础上,将Delaunay三角剖分的几何方法与分布式贪婪算法进行了融合,引入“贡献率”概念反映节点在其候选方向上可能覆盖区域的大小,以解决冗余覆盖的问题。仿真结果证明了该算法的有效性。     

有向传感网分块区域p-覆盖节点调度算法研究

本文研究了分块区域p-覆盖的有向传感网节点调度问题,并提出了一种有效延长网络生存时间的节点调度方案。将区域划分为拥有不同监测需求的子区域,从有向传感器节点感知模型出发,设计了基于网格划分的节点感知范围度量方法,并在此基础上提出了分布式分区域节点调度算法DSSA( Distributed Subarea Sensor-schedule Algorithm),该算法是一个选取最少数量的节点去对每一个子区域进行p-覆盖的分布式贪心算法。算法同时还考虑了整体网络的连通。通过仿真深入评估了DSSA算法的性能。对比实验结果表明,DSSA算法可以显著延长网络生存时间。     

基于分布式聚类的有向传感器网络移动目标跟踪算法研究

针对有向传感器网络DSN（Directional Sensor Networks）中,传感器节点部署数量对目标跟踪精度、网络寿命和能效问题的影响方面,提出了一个分布式聚类算法,该算法在优化活跃传感器和节点的直接通信过程中,由分布式集群来负责协调成员间的节点,通过传输给Sink的定位信息及从多个节点聚集的传感数据来准确定位目标的位置。基于该理论的目标跟踪机制,提高了目标跟踪精度、增加了网络寿命和网络剩余能量。并进行了仿真验证,结果表明该方法能实现更高的跟踪性能。     

基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法

首先从视频传感器节点方向性感知特性出发,设计了一种方向可调感知模型,并以此为基础对有向传感器网络覆盖增强问题进行分析与定义;其次,提出了一种基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法PFCEA (potential field based coverage-enhancing algorithm).通过引入"质心"概念,将有向传感器网络覆盖增强问题转化为质心均匀分布问题,以质心点作圆周运动代替传感器节点传感方向的转动.质心在虚拟力作用下作扩散运动,以消除网络中感知重叠区和盲区,进而增强整个有向传感器网络覆盖.一系列仿真实验验证了该算法的有效性.     

传感网络的一个分布式节能路由算法

文献[1]中提出的分布式最小能量算法,整体能耗虽低但不能避免部分节点能量过度支出。同样,按照贪心策略,本文提出一个优化整体能耗、延长系统生存时间的改进算法。算法的核心思想是在减少整体能耗的情况下,均衡网络中各个节点的负载。